Machine learning: aplicabilidade em monitoramento de redes

Abstract

Almejando uma maior eficiência, agilidade e produtividade, diversas organizações tendem a ampliar suas conectividades e sistemas não apenas às redes internas, mas também à Internet. Tal ampliação é capaz de se provar nociva à segurança da informação e sistemas daquela organização; com isso, a aplicação de sistemas de gerenciamento e monitoramento de redes tem se tornado cada vez mais necessária. Porém, com o aumento das requisições e acessos a um dado sistema, este monitoramento pode tornar-se cada vez mais complexo. O presente texto busca analisar a efetividade da instauração de algoritmos de machine learning ou, em português, aprendizado de máquina em sistemas de monitoramento e gerenciamento de redes de computadores com o intuito de se tornar um aliado destes. Este artigo apresenta também a conceitualização de machine learning e de seus diferentes tipos e técnicas, além de expor um modelo prático da aplicação de um algoritmo treinado em um sistema de monitoramento com a finalidade de analisar a sua utilidade, aplicabilidade e efetividade na automação da análise constante e no auxílio à segurança em redes de computadores e na tomada de decisões perante o gerenciamento da rede.Looking for greater efficiency, agility, and productivity, several organizations tend to expand their connectivity and systems not only to internal networks but also to the internet. Such expansion can prove detrimental to the security of the organization's information and systems; as a result, the implementation of network management and monitoring systems has become increasingly necessary. However, with the increase in requests and access to a given system, this monitoring can become more complex. This text aims to analyze the effectiveness of implementing Machine Learning (ML) algorithms in computer network monitoring and management systems, in order to become an ally to them. This text also presents the conceptualization of Machine Learning and its different types and techniques, in addition to showcasing a practical model of applying a trained algorithm in a monitoring system to analyze its utility, applicability, and effectiveness in automating continuous analysis and aiding in computer network security and decision-making in network management.